比如简单的算术运算(加、减、乘、除、广播)、插值、统计、数据合并等等。而且针对变量和属性，NCO提供了大量的命令可以编辑变量和属性信息，比如属性和变量重命名、变量和属性值更改\添加、缺失值处理等。...命令概览 NCO中包含了很多功能强大且非常实用的命令，下面是NCO中一些命令的简单介绍： ncap2—netCDF算术工具 ncap2可以说是NCO中最强大的命令，具有相对完整的编程语言的全部特征，包括循环...ncatted可以批量更改文件中所有变量属性，但每次操作NCO都会添加操作命令到history全局属性，从而增加history属性的大小。...nces—netCDF Ensemble Statistics nces对所有输入文件/每个文件中的输入组进行变量的格点统计。nces有两种工作模式：文件集合和组集合。...ncks—netCDF Kitchen Sink ncks可以说是NCO中处理netCDF文件的又一神器（毕竟是厨房神器），是最长使用的命令之一。
在进行数据处理和分析的过程中或是基于其他原因，为了方便进一步的处理，有时需要将NetCDF数据格式转换为GRIB数据格式。...在格式转换的过程中，首先要确定NetCDF格式数据中是否全部变量都包含网格信息，或是网格类型为非 generic。因为CDO不支持上述两种情况下的格式转换。...在CDO中 generic 表示的只是点，其中不包含任何网格信息。...查看 outfile.grb 文件信息可以发现，infile.nc中的generic网格类型变量都不存在了 ，而且变量名也都发生了变化 ，变量名命名方式为 var + infile.nc文件中变量的顺序...当然，NCO中也有命令可以完成网格信息添加。比如： ncatted。 除了NetCDF和GRIB间的格式转换之外，还支持其他格式的转换，但是由于我没用到（一般也很少用到），所以就不说了。
文件和数据I/O函数 nc文件I/O操作包括文件的读写以及从内存中获取数据的函数，涉及上述操作时，还有一些辅助函数：比如控制打开文件对象定义模式，来操作文件的函数，以及查询函数(查询变量数，变量维度，全剧属性以及记录维度...在NetCDF文件中，维度通常分为记录维度/无限维度和非记录维度(常规维度)， •记录维度/无限维度：维度的长度是无限制的，变量在此维度可以不断增加，即通常时间维是记录维度•非记录维度：维度的长度是固定不变的...，通常空间维度是非记录维度 netCDF classic 和 64位文件，最多只能有一个记录维度，但在netCDF4文件中可以有多个记录维度。...：此类变量用于查询文件中变量的信息•变量数据I/O函数：用于写数据到变量，包括标量，向量，矩阵，数组，字符串/文本等操作函数•变量功能函数：比如重命名，字符串资源释放，变量缓存等 关于变量操作的更多信息和相关命令的使用说明见这里...，近期在博客更新了一些内容，其中有涉及到NetCDF库的，也有使用其它高级工具处理NetCDF文件的，比如nco等。
NetCDF 数据的特性包括： 自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...NetCDF 文件处理工具 其中列出的ncdump可以查看NetCDF文件中的变量和属性等信息，ncview，panoply可以对NetCDF文件中的变量进行简单的可视化，如果需要对NetCDF文件进行裁剪...，算术运算或者插值等操作，可以使用nco或cdo等工具。...如果你还没安装netCDF4，可以通过以下命令安装： pip install netcdf4 #or conda install netcdf4 本文以netCDF4-python为例。...Notebook中也给出了使用 scipy 读取 netcdf 文件的示例。 ? 图1 无数据循环 ?
参考自如下网站 http://www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf 介绍 一个有几百种操作符的单独命令 CDO...受NCO启发，通过命令行，提供了一系列的气候数据相关的操作 主要是被设计用在操作netCDF3/4，GRIB1/2 众多的函数可以被用在任何NetCDF/格点化数据 非常适合与特定任务 有效的调动内存...赋值和连接 合并场和时间 按变量/层次/格点/时间分割场 一些例子 To copy a file and convert the output to NetCDF: $ cdo −f nc copy...T是一个可选的参数，其缺省值T=20℃。 除此之外CDO还能做什么？ CDO有许多通用的命令行开关，可以与（大多数）运算符一起使用。...) -m 设置默认缺测值Set the default missing value -Q 对netCDF变量名排序Sort netCDF variable names -r 生成相对时间轴Generate
netcdf 文件中的 Groups 版本4的 netcdf 支持按层级来划分数据，这类似文件系统中的目录。Groups 可以包含变量，维度和属性，同时也可以包含其他 groups。...netcdf 中的变量 netcdf 中的变量就像 numpy 模块中的 python 多维数组。然而，不像 numpy 数组，可以在一个或多个无限维添加netcdf 变量。...netcdf 文件中的属性 netcdf 文件中包含了两种类型的属性：全局属性和变量属性。前者提供的是组或整个数据集的信息，后者提供的是组中变量的信息。...处理时间坐标 大部分元数据标准（比如CF）指出：时间的测量应该是使用固定的日历并且相对于一个固定的日期来测量，其单位应该类似于 YY:MM:DD hh-mm-ss。...当前定义的calendars均是基于 CF元数据转换标准。date2index函数返回和一系列 datetime 实例对应的netcdf时间变量的索引。
使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程： 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...above ground level' height.units = 'meters' ## close file newfile.close() 创建文件 创建nc文件和读取操作使用相同的命令...Dateset，只需要更改mode为w或者a，w表示写，a表示添加。...定义维度时需要注意：netCDF格式文件中存在一个特殊维度：记录维度(record dimension)/无限维度(unlimited dimension)，通常是无限大小的，这与常规的经纬度等维度不同...通常时间维度为记录维度，是可以不断增加的。 上述示例中的时间维即为记录维度。通过.isunlimited方法可判断维度是否为记录维度。
这是一篇告诉你如何更好的使用Python来解决地学领域问题的文章。 数据处理 •NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。...除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。...数据插值 •xESMF和ESMPy：气象数据空间插值，尤其是对于模式网格数据而言，提供了一些便捷的命令可对网格数据进行一些列插值操作•python-stratify：针对大气和海洋数据进行垂直插值•scipy.interpolate...•lightgbm：微软推出的gbm算法模型，更加轻量，一些测试表明其可以实现类似xgboost的效果，但是可以极大节约时间成本。...当你有一个想法的时候，可以在Google或者Github搜索一下，说不定Python就能满足你呢！
1、安装Anaconda 1）Anaconda的安装这里有详细的讲解。搜索“Anconda”，进入官网下载。我的电脑上安装的是python3.7，因此下载的Anaconda版本是python3.7。...（5）查看是否生效，通过命令 conda info 查看当前配置信息，内容如下，即修改成功，关注 channel URLs 字段内容 ?...（6）测试一下，安装爬虫工具包 scrapy，执行命令：conda install scrapy ? 2）完成以上更改后，可以安装所需模块了。...首先进行一下更新，在Anaconda Prompt（开始菜单栏 Anaconda3文件下）中输入命令：conda update --all； 然后安装读nc文件所需的模块netCDF4：conda install...print(nc_obj) print('---------------------------------------') #查看nc文件中的变量 print(nc_obj.variables.keys
数据处理 •NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。...除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。...数据插值 •xESMF和ESMPy：气象数据空间插值，尤其是对于模式网格数据而言，提供了一些便捷的命令可对网格数据进行一些列插值操作•python-stratify：针对大气和海洋数据进行垂直插值•scipy.interpolate...•lightgbm：微软推出的gbm算法模型，更加轻量，一些测试表明其可以实现类似xgboost的效果，但是可以极大节约时间成本。...当你有一个想法的时候，可以在Google或者Github搜索一下，说不定Python就能满足你呢！ ----
使用过WRF的人都知道，它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢，比如想画一个时间趋势图之类的时候，挨个读取数据非常繁琐。...我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来，让其按照指定的维度，如时间维度来排序并整合成一个文件。...下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码，供大家参考使用(代码很简单， 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。...= 'wrfout_d01': #通过索引选择想要的数据，可以按照需要进行更改 continue list_names.append(ncfile) #将模拟结果文件名按照时间进行排序...一、以单个变量P为例(可按需更改)，按照时间顺序进行合并 #以单个变量P为例(可按需更改)，按照时间顺序进行合并 file_list = [] for i in list_names_sort:
这里给一个简单的、大家可能会常用到的例子——从多个wrfout文件中提取变量T2并单独保存输出为nc文件，一起感受下多进程的魅力。如果不妥之处，还望大家不吝赐教！...常规代码 这份代码是大家实际中经常使用的，通过循环来实现从多个wrfout文件中提取变量T2并单独保存输出为nc文件。..._main__': nc2pkl(parse_args()) 多进程并行代码 这份代码里面使用了多进程并行，从num_processes = 4可以知道开了4个进程同时处理，可以简单理解为同一时间同时处理...其实能开多少进程取决于我们的计算机有多少核数，在linux上可以通过nproc命令查看核数。...如果大家想使用下面的并行代码满足自己的需求，只需要更改被我用-----框起来的函数定义中的操作即可，比如更改变量，或者增加计算等。
执行上述编译操作后，开始分块编译，根据错误提示，找到 lui5 文件夹，修改其中的 Makefile中对应的 linux部分编译选项。 ?...可以更改gcc为icc，并删除-m486选项，然后继续编译，碰到类似问题继续更高相应的选项。或者批量修改。...需要修改 lui5, src, util,import中的 Makefile，对应linux或者linux-opengl的编译选项。 ?...不需要处理的变量可删除或者变量名前留空格。...执行以下命令进行格式转换 wrf_to_v5d wrf_v5d_input wrf.v5d 然后就可以将wrf.v5d作为vis5d的输入，进行高维数据可视化处理了。下图是处理结果。 ?
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具，常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。...二进制文件和文本数据 气象中的二进制文件是指利用ASCII及扩展ASCII字符编写的数据或程序指令的文件，一般没有格式，用文本编辑器打开只能看到无意义的乱码，需要特定的解码说明才能使用，例如气象雷达的数据...；文本数据的以记录的形式存在，每一条记录是以ASCIIVS的回车符CR（OD）加换行符LF（OA）来结束的，可以用文本编辑器查看，但也需要变量的说明文档，例如NOAA提供的ghcn以及isd数据都需要进行处理提取数据...(Network Common Data Form) NetCDF数据是常用的气象和卫星数据存储的数据格式，结构形式包含维数、变量、属性和数据四个子域,公众号前几期有过利用python对netCDF...）是用来处理气候数据的命令行的集合，支持netCDF3/4以及Grib1/2数据格式，常用功能： cdo info a.nc ###查看文件信息 cdo -f grb copy a.nc a.grb
在函数中，首先创建一个空列表nc_dates，用于存储每个.nc文件及其对应的日期列表；随后，使用os.listdir()函数遍历文件夹中的所有文件，通过检查文件名是否以.nc结尾来筛选出.nc文件。...其次，使用Dataset类打开.nc文件，并将打开的文件对象赋值给dataset变量；随后，获取.nc文件的时间，在本文的.nc数据中，也就是名为time的变量，并将时间变量的值读取到time_values...变量中。...接下来，分别获取时间变量的单位与时间类型。 随后，我们创建一个空列表dates，用于存储日期字符串。遍历时间变量的每个值，使用netCDF4.num2date()函数将时间值转换为日期对象。...当然，如果大家的.nc格式文件维度很多，时相打印出来的话也不好完全显示，所以可以考虑将时间信息导出为表格文件等；例如，可以将每一个date都放在DataFrame中，随后导出为.csv文件。
对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。...如果变量有一个无效的 'units' 或 'calendar' 属性的话，此转换过程会失败。此时，可以手动关闭解码过程。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。 注意： 是否使用编码选项是可选的。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。
如下图所示,变量选择zos,tos分别对应(SSH,SST)。 选择你喜欢的模式数据下载。...下面的脚本中，merge nc文件的主要函数是concat,需要输入一系列网格相同的Dataarray，然后在time维度上进行统一。非常建议统一时间，以免后期出幺蛾子。...对于保存nc文件，需要使用**TosAD = xr.Dataset({"TosA": TosAInterped})来将Dataarray转化为Dataset,然后使用TosAD.to_netcdf("....array TosArray = xr.concat(Toslist, dim="time") ZosArray = xr.concat(Zoslist, dim="time") # 更改时间 , 需要统一时间.../ersstv5D") print(file) 同样的，我们使用xarray来merge下载的多个nc文件，并且保存。
此外，关于Visual Studio中配置C++语言netCDF库的方法，大家可以参考Visual Studio配置C++中netCDF库；关于Python语言读取.nc数据的方法，大家可以参考Python...指定时间、经纬度读取NC数据。 ...因此，在用C++语言netCDF库读取.nc格式的栅格文件时，如果我们是第一次读取它，那么可以通过如下的代码，获取其变量的属性。...; attribute_offset.getValues(&offset); attribute_scale.getValues(&scale); 其中，对于上述代码，如果大家对变量值的精度有较高要求...，记得要选择double类型的变量来存储scale_factor和add_offset——如果选择的是float，可能会丢失一些精度。
2 /path/to/OPENBLAS OpenBLAS的安装规划路径。 这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。...步骤 2 执行以下命令解压Netcdf安装包。 tar -xvf netcdf-4.4.1.1.tar.gz 步骤 3 执行以下命令进入解压后的目录。...步骤 2 执行以下命令解压Netcdf-fortran安装包。 tar -xvf netcdf-fortran-4.4.1.tar.gz 步骤 3 执行以下命令进入解压后的目录。.../check_input_data --download 步骤 5 执行以下命令加载环境变量。...需要查看输出到屏幕中的日志，如图7-1所示红线处，需要手动计算出时间差，数值越少性能越优。 图7-1 测试样例 ?
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